patient_id history_of_neoadjuvant_treatment 用于记录患者是否接受过新辅助治疗 informed_consent_verified 用于指示患者是否已经提供并确认知情同意书 icd_o_3_site 用于指示肿瘤的原发部位 icd_10 是一种用于编码疾病、症状、异常体征、外部原因和社会因素的标准国际分类系统 tissue_prospective_collection_indicator ...
TCGA 条形码是 TCGA 项目中生物样本数据的主要标识符。一直以来,BCR (Biospecimen Core Resource)从技术支助服务机构接收参与者样本及其相关元数据。然后,BCR 分配人类可读的 ID(称为 TCGA 条形码),代表参…
三、结果解读 1.建立HD (Histology-based Digital)染色模型 从NLST与TCGA-LUAD数据集中获HE染色病理图像,病理医生标记感兴趣区(ROI),然后作者使用 Mask-RCNN架构提取图像块,分别标记图像块中不同类型细胞核。使用CoxPH (Cox Proportional Hazard) 模型提取图像特征,进行预后风险评分,高评分表示病人预后差。 图1.模...
三.结果解读 1.数据收集与处理 收集了TCGA中三级AML患者的转录组资料,即入选的样本在样本ID中以"-03"结尾,属于"原发性血源癌-外周血"。一共入选了173例样本。使用GDC工具提取样本的临床特征和生存数据,使用limma包进行归一化处理。 2. 免疫评分与癌症和急性白血病B组(CALGB)细胞遗传学风险类别和生存结果相关 使...
数据矩阵中的基因ID通常是Ensembl ID或Entrez ID,需要将这些ID转换为基因符号。可以使用R语言中的biomaRt包或其他注释工具进行基因注释。注释后的数据矩阵更易于理解和分析。 三、差异表达分析 1. 分组信息获取 差异表达分析需要将样本分为两组或多组,如癌症组和正常组。分组信息可以从TCGA数据库下载的临床数据文件中...
GSEA_KEGG <- gseKEGG(input_GSEA, organism = 'hsa', keyType = 'ncbi-geneid', nPerm = 1000, pvalueCutoff = 0.05) (4)GSEA结果的可视化和解读。 将分析获得的对象压缩到扁平的dataframe,判定富集基因集,并根据NES排序。 GSEA中判断基因集是否富集一般取决于如下参数: ...
TCGA中的DNA测序主要用来分析肿瘤患者中的体细胞突变,和GATK的体细胞突变流程类似,前期都经过了一个预处理步骤,这里称之为co-cleanning, 流程示意如下
◆ 异常值检测 在处理数据的过程中，我们进行了异常值的检测与处理。在仔细审查数据后，我们观察到某些观测值在数量上显著低于其他数据，这些低计数数据很可能属于异常范畴。经过进一步分析，发现数据中存在4134个异常值，这些值显现出聚集特征，并与某些特定条件密切相关。◆ 处理结果解读 这些异常值的出现，可能对我们...
TCGA 条形码在 TCGA 生物样本数据标识中扮演核心角色。从技术支援机构接收样本及其元数据后，BCR 分配人类可读的 ID - TCGA 条形码，用于唯一标识特定数据生成中心为样本生成的结果。此条形码整合了样本元数据，由一系列具体标识符组成，每个标识符代表TCGA 数据元素。TCGA 条形码的结构复杂，包含多个标识符，...